{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "# 生成器详解"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%% md\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "以 list 容器为例，在使用该容器迭代一组数据时，必须事先将所有数据存储到容器中，才能开始迭代；而生成器却不同，它可以实现在迭代的同时生成元素。\n",
    "> 也就是说，对于可以用某种算法推算得到的多个数据，生成器并不会一次性生成它们，而是什么时候需要，才什么时候生成。\n",
    "\n",
    "不仅如此，生成器的创建方式也比迭代器简单很多，大体分为以下 2 步：\n",
    "1. 定义一个以 yield 关键字标识返回值的函数；\n",
    "2. 调用刚刚创建的函数，即可创建一个生成器。"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%% md\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "outputs": [],
   "source": [
    "def intNum():\n",
    "    print('开始执行')\n",
    "    for i in range(5):\n",
    "        yield i\n",
    "        print('继续执行')\n",
    "num = intNum()"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "和 return 相比，yield 除了可以返回相应的值，还有一个更重要的功能，即每当程序执行完该语句时，程序就会暂停执行。不仅如此，即便调用生成器函数，Python 解释器也不会执行函数中的代码，它只会返回一个生成器（对象）。\n",
    "\n",
    "要想使生成器函数得以执行，或者想使执行完 yield 语句立即暂停的程序得以继续执行，有以下 2 种方式：\n",
    "1. 通过生成器（上面程序中的 num）调用 next() 内置函数或者 __next__() 方法；\n",
    "2. 通过 for 循环遍历生成器。"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%% md\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "开始执行\n",
      "0\n",
      "继续执行\n",
      "1\n",
      "继续执行\n",
      "2\n",
      "继续执行\n",
      "3\n",
      "继续执行\n",
      "4\n",
      "继续执行\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 调用next()内置函数\n",
    "print(next(num))\n",
    "# 调用__next__()方法\n",
    "print(num.__next__())\n",
    "# 通过for循环遍历生成器\n",
    "for i in num:\n",
    "    print(i)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "使用 list() 函数和 tuple() 函数，直接将生成器能生成的所有值存储成列表或者元组的形式。"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%% md\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "开始执行\n",
      "继续执行\n",
      "继续执行\n",
      "继续执行\n",
      "继续执行\n",
      "继续执行\n",
      "[0, 1, 2, 3, 4]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "num = intNum()\n",
    "print(list(num))"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "开始执行\n",
      "继续执行\n",
      "继续执行\n",
      "继续执行\n",
      "继续执行\n",
      "继续执行\n",
      "(0, 1, 2, 3, 4)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "num = intNum()\n",
    "print(tuple(num))"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}